Modeling Multimodal Continuous Heterogeneity in Conjoint Analysis — A Sparse Learning Approach

Consumers\u27 preferences can often be represented using a multimodal continuous heterogeneity distribution. One explanation for such a preference distribution is that consumers belong to a few distinct segments, with preferences of consumers in each segment being heterogeneous and unimodal. We propose an innovative approach for modeling such multimodal distributions that builds on recent advances in sparse learning and optimization. We apply the model to conjoint analysis where consumer heterogeneity plays a critical role in determining optimal marketing decisions. Our approach uses a two-stage divide-and-conquer framework, where we first divide the consumer population into segments by recovering a set of candidate segmentations using sparsity modeling, and then use each candidate segmentation to develop a set of individual-level heterogeneity representations. We select the optimal individual-level heterogeneity representation using cross-validation. Using extensive simulation experiments and three field data sets, we show the superior performance of our sparse learning model compared to benchmark models including the finite mixture model and the Bayesian normal component mixture model

Implementation of artificial intelligence solutions in a trade company to attract customers – buyers of pharmaceutical products

В условиях современного конкурентного рынка торговые компании, особенно работающие в фармацевтическом секторе, сталкиваются с проблемой привлечения и удержания клиентов. Использование технологий искусственного интеллекта привлекло значительное внимание как средство повышения вовлеченности клиентов и улучшения результатов бизнеса. В этой диссертации исследуется актуальность внедрения решений искусственного интеллекта в торговой компании для решения этих проблем и извлечения выгоды из появляющихся возможностей. Целью магистерской диссертации является исследование потенциала и предложение стратегии внедрения решений искусственного интеллекта в деятельность торговой компании для привлечения клиентов, приобретающих фармацевтическую продукцию. Объект исследования – информационные технологии в торговой деятельности. Предметом исследования является стратегия эффективного внедрения ИИ-решений, направленная на привлечение клиентов фармацевтической продукции. Исследование направлено на понимание того, как ИИ может оптимизировать различные аспекты деятельности компании, чтобы повысить вовлеченность клиентов и улучшить общую эффективность бизнеса. В задачи исследования входит выявление наиболее эффективных приложений искусственного интеллекта, анализ их влияния на поведение и удовлетворенность клиентов, а также предложение стратегии и плана ее успешной реализации на практике. Эта диссертация дополняет существующий объем знаний, исследуя конкретное применение решений искусственного интеллекта в контексте привлечения клиентов, приобретающих фармацевтическую продукцию. В нем исследуются новые подходы и стратегии использования технологий искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и персонализированные рекомендации, для создания инновационного опыта работы с клиентами и получения конкурентного преимущества на рынке. Результаты этого исследования имеют практическое значение для торговых компаний, работающих в фармацевтическом секторе. Внедряя решения искусственного интеллекта, компании могут улучшить взаимодействие с клиентами, повысить точность прогнозирования спроса, оптимизировать управление запасами и предоставлять персонализированные рекомендации по продуктам. Эти результаты могут повысить удовлетворенность клиентов, увеличить продажи и обеспечить долгосрочную лояльность клиентов.In today's competitive marketplace, trade companies, particularly those operating in the pharmaceutical sector, face the challenge of attracting and retaining customers. The utilization of AI technologies has gained significant attention as a means to enhance customer engagement and improve business outcomes. This thesis explores the relevance of implementing AI solutions in a trade company to address these challenges and capitalize on emerging opportunities. The purpose of this master's thesis is to investigate the potential and to propose the strategy of AI solutions implementation in a trade company's operations to attract customers who purchase pharmaceutical products. The object of the study is the information technologies in the trading activity. The subject of the study is the strategy of effective implementation of AI solutions aimed at attracting customers of pharmaceutical products. The research focuses on understanding how AI can optimize various aspects of the company's operations to enhance customer engagement and improve overall business performance. The objectives of the study include identifying the most effective AI applications, analyzing their impact on customer behavior and satisfaction, and proposing a strategy and a plan for its successful implementation in practice. This thesis contributes to the existing body of knowledge by examining the specific application of AI solutions in the context of attracting customers who purchase pharmaceutical products. It explores novel approaches and strategies to leverage AI technologies, such as machine learning, natural language processing, and personalized recommendations, to create innovative customer experiences and gain a competitive edge in the market. The findings of this research have practical implications for trade companies operating in the pharmaceutical sector. By implementing AI solutions, companies can enhance customer engagement, improve the accuracy of demand forecasting, optimize inventory management, and provide personalized product recommendations. These outcomes have the potential to drive customer satisfaction, increase sales, and establish long-term customer loyalty